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摘要：本文主要对一种新型的智能“身份”识别预警围栏进行了详细的探讨，以期待能给相关人员带来借鉴与参考。
关键词：智能；安全；身份；识别预警
1、建设背景
随着企业经济的快速发展，架空输电线路分布广、数量多、通道环境复杂，由此，现场巡检作业具有工作范围广、危险系数大、违法机率高等特点。由于一些施工现场存在事故隐患，不能及时发现和消除，导致发生人员伤亡、电网破坏和设备损失的安全事故。在当前现场作业过程中存在一系列影响或者导致现场作业安全隐患的问题：
（1）安全管理制度执行力不强。作业现场安全事故的时有发生，主要由于工作人员没有认真贯彻各项安全规章制度、操作规程同时存在侥幸心理；执行力不强，没有严格要求工作人员遵守作业指导书进行作业，同时惩罚力度不够，起不到警示作用；
（2）安全知识教育落实不彻底。安全知识教育没有做到持续性定期培训，导致现场作业人员安全责任意识不强、工作态度散漫等问题；
（3）传统现场作业方式不灵活。传统作业方式虽有专业人员现场定期巡视检查，能够一定程度防止安全事故的发生，同时也存在一定的局限性，非作业人员误入工作区或存在盗窃等违法行为的现象也时有发生，且对其造成的人身安全也为企业带来不必要的经济损失。现场作业过程中，不能实时掌握塔上塔下作业人员工作状态，及时发出报警提示并做好保护措施。
为杜绝安全事故持续发生，认真落实安全管理措施，达到全方位控制、规避安全事故隐患蔓延方向。由此，本项目结合现场作业实际情况，联合行内外权威专家及优秀科技研发团队共同研发安全作业“护卫盾”智能“身份”识别预警围栏的解决方案，以期解决塔下身份识别防止非法人员误入工作区或危险区域而造成的安全事故。
2、预期效果
（1）实时显示。实时显示现场画面及目标位置；实时监测并显示违规目标；支持实时截屏和录制功能。
（2）实时报警。监测到违规行为；实时报警提醒；现场语音提醒，声光报警。
（3）实时监测。实时监测无权限入侵/越界行为；支持设置不同身份人员的进出权限。
（4）采用移动终端的形式，同步电子围栏所有监控数据、录像、语音、预警信息等，以达到全方位灵活监控现场安全的目的。
（5）智能“身份”识别预警围栏，适时做出身份异常报警提示，及时做出保护措施，保障作业人员的人身安全以及企业设备安全。
（6）降低安全事故发生率，保证现场工作顺利开展，减少企业冗余经济损失，提高企业经济效益促进企业稳步发展。
3、解决方案
在云计算、大数据、人工智能等技术快速发展的大背景下，推进信息化、智能化建设成为现场作业安全模式改革的必经之路。要“围绕现场作业安全综合治理、事故预警预防、智能作业模式”等迫切需求，研发集成视频图像信息分析识别技术、视觉定位和无线定位技术、生物特征识别技术的智能化产品，建立智能化监测系统，根据人员定位监管及安全工作范围设定，加强对施工现场作业区域的智能化改造升级，保证作业现场安全隐患从源头杜绝。
针对传统现场作业模式中存在的问题和短板智能“身份”识别预警围栏结合人脸识别、视觉定位和无线定位技术、智能视频分析等核心技术，推出集网格化预防、智能化预警的“云+端”的智能现场作业安全解决方案。智能“身份”识别预警围栏，采用视觉定位和无线定位技术，通过部署一台融合基站，依据设定的安全工作范围判断进入电子围栏的人员身份标签，对作业前事故预防、作业过程中事故提醒与事故处理进行全方位综合治理。
（10）高精度测距，有效警戒报警带电侧
采用高精度测距技术，实时测量附近的标签距离，根据距离远近，判断危险程度，报警提醒，有效杜绝现场人员危险作业，有效杜绝危险情况的发生。
4、技术原理
为防止在作业现场非授权工作人员及外来人员误入施工现场及危险区域，造成的安全事故和资产破坏等事故的发生。智能“身份”识别预警围栏将一个监控摄像头与一个定位基站绑定，通过摄像头对人员进行视觉识别，并通过单台定位基站与人员佩戴的定位标签做无线定位，然后进行融合匹配，以判断是否为无权限人员非法进入电子围栏区域，如果发生这类事件，定位基站会在现场驱动扬声器、报警器进行告警及提示。
同时，在电子围栏装设点对点红外监控装置，现场出入口装设智能“身份”识别装置，采用图形识别技术，对进出人员身份进行排查确认，监控视频的全方位布控，以实时监管指定区域内人员的进入权限，辅助声光报警提示，预防安全事故发生。
智能“身份”识别预警围栏的作业现场区域被划定后，只有具有权限的人员才可以进出或靠近，若有未授权的员工进出或靠近，报警装置发出报警信号。通过部署基站及人员物资佩戴定位标签将危险区域、危险源以及特殊区域进行电子隔离，通过设置每位员工的定位标签卡，设定人员进出或靠近的权限。定位标签卡提供的人机交互功能包括：
①1个SOS按键
②1个扬声器用于声音提醒
③1个LED用于闪烁提醒
④内置兼容一卡通的RFID芯片3
定位标签卡可提供安全帽型或手环型，分别如下图所示。
（2）人体行为识别技术原理
现有人体行为识别方法支持向量机在行为识别中被广泛应用，但主要面向人脸识别和步态身份识别，其特征提取过程通常只关注感兴趣区域，而没有提取图像重置归一化大小的外形特征或与计算复杂运算速度较慢的运动光流特征相结合。
人体行为识别工作主要分为两个过程：特征表征和动作的识别及理解。特征表征是在视频数据中提取能够表征这段视频关键信息的特征，这个过程在整个识别过程起了关键的作用，特征的好坏直接会影响到最终的识别效果。动作识别及理解阶段是将前一阶段得到的特征向量作为输入经过机器学习算法进行学习，并将在测试过程或应用场景中得到的特征向量输入到上述过程得到的模型中进行类型的识别。
基于运动与外形特征的人体行为识别算法的步骤包括：感兴趣区域提取与图像大小重置归一化，采用基于轮廓的质心提取算法和自适应背景模型的背景差分算法；特征提取，采用图像重置归一化算法和PCA算法以及基于轮廓质心的运动速度特征提取算法；分类识别，采用SVM算法。
（3）高清视频编码技术、嵌入式技术
采用高清的CCD或CMOS图像传感器、具有视频行为分析能力、基于IP网实现图像、声音及各种报警信号的远程采集、传输、储存和处理，按照H.261的编解码算法，视频多路按这种算法结构组织视频复合编码，将同步信号、定址信息及其他信息加到视频信息中，并对视频数据做变字长编码、辅助信号压缩控制等进一步处理，最终达到适于传输的理想的视频信号。
嵌入式视频编码器具备视频编码处理、网络通信、自动控制等强大功能，直接支持网络视频传输和网络管理，通过网络视频编码器将模拟视频经过数字化、压缩、打包等过程，在视频监控的前端完成网络化、数据化，视频流通过网络进行传输，发送到视频监视器利用分布在网络上的服务器或其他类型的网络储存设备根据需要进行跟踪录像。